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✨【微軟自學院】電腦怎麼讀懂你的話🗣
中文博大精深，連人類都有可能誤解複雜的語言
那聰明的電腦怎麼用00110011去理解語言的意思呢💬
自然語言是一門電腦與人溝通發展出來的語言，讓電腦能夠理解、運用人類語言，舉凡像每天用到的手機語音助理、搜尋引擎的建議提供、語言翻譯等等，自然語言替我們生活帶來許多便利，讓我們可以跟電腦「說人話」！
人類語言已經夠複雜了，那自然語言處理是不是很難學會呢❓
別擔心～Microsoft Azure 可以輕鬆建立支援自然語言的應用程式，在微軟自學院你只要大約２小時，就能輕鬆探索自然語言、看懂語言代碼，讓機器更有人性！🤖
🔸要如何讓電腦聽得懂人話呢？
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#Microsoft #微軟自學院 #Azure
✍️【我不是本科生，也可以當資料分析師嗎？】
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我發現滿多人對於自己不是本科生這件事情會感到迷惘，不論是粉專的私訊詢問、以及我即將要參與一個資料科學領航者活動，也有參加者也會詢問類似的問題，像是：
🧒：「Irene，想詢問若非資工/資管背景，但有在學 python、機器學習、甚至也會用 Kaggle 資料練習，未來能當資料科學家嗎？」
👱♂️：「聽到不少人說資料科學工作領域比較缺有經驗的人，若無相關經驗的轉職者很難跟資工、統計等背景的人競爭，請問如果離職努力自學，為了轉職可行嗎？」
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我必須說：「有何不可？關鍵在於證明自己有無相關實力」
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雖然我不能保證所有企業都不看本科生的標籤，但我能確定的是，如果我們都能 #理解本科生的優勢在哪裡，並好好補足那些優勢，那我們絕對有機會脫穎而出。
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這篇僅以 #資料分析師/ #資料科學家 的角色為例，因為我認為相較之下，這兩個職能因為更需要人文社會思考的面相，所以跨領域轉過來的機會較高，非本科生也能帶有屬於自己的特色轉進來，分享給大家 🙌。
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#職涯建議 #職涯規劃 #職涯探索 #面試經驗 #面試 #職涯分享 #面試技巧 #資料科學
✨【微軟自學院】探索電腦視覺入門
我們仰賴神奇的眼睛，能欣賞風景、認出朋友、閱讀文學。
有賴於 AI 發展，現在電腦也像人類一樣可以分辨風景、臉孔、文字，這視覺能力也讓自駕、安全監控、醫療保健、自動機器人等有突破性的發展。像是自駕車，透過電腦視覺就能知道車流變化、行人、路標等資訊。有些手機現在也可以利用鏡頭從周遭環境辨識電話、地址、翻譯文字等，讓生活越來越方便。
學習應用電腦視覺，理解圖像似乎是一項門檻很高的挑戰，但其實 Microsoft Azure 有非常完備的功能，讓學習電腦視覺應用變的簡單。在微軟自學院你只要大約三小時，就能學到 Azure 專門處理圖像認知的超酷技巧入門。
電腦是如何神奇地像人類一樣擁有視覺辨識能力呢？一起來學習！
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0:06 機械は必ず壊れる。人間は間違いを犯す。そこを原点として設計しなければならない。
0:21 人間産業であるサービス・流通業にとって、今後はＥＳ（従業員満足）が大きな指標になっていく。
0:37 企業経営は生ものなので、どの会社でも問題はある。それをどうやって速やかに解決しながら成長につなげていくかということがトップの仕事だ。
0:54 牛丼を食べた後、ちょっと胃薬を飲もうかなというときに、言われなくてもお水をお持ちするとかということによって、ものすごくお客様が感動してもらったり、やっている本人がそういう反応は一番うれしいですよね。
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0:06 百年企業 創業百年以上となる企業のこと。日本が長寿企業大国である理由は、他国による侵略がなかった点と、家督相続という伝統が根付いていた点と言われる。
0:21 業種 創業100年以上は酒造など製造業が最も多い。創業200年以上は老舗旅館など、宿泊・飲食業がトップとなる。
0:38 キッコーマン 日本を代表する100年企業の一つ。1917年創業の千葉県に本社を置く醤油のトップブランド。社名の由来は、千葉県香取市の香取神宮の宝「三盛亀甲紋松鶴鏡」と、「鶴は千年亀は万年」の故事から萬(万)をもらって亀甲萬となった。
0:55 長生きのヒント ①粘り強く学び続ける。②企業理念が明確である。③常識にとらわれず発想を変化させる。
1:09 2021年に創業100周年の企業 三菱電機、建設機械メーカーの小松製作所、医療機器メーカーのテルモなど。全国で3696社が新しく創業100周年となる。
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在家工作也要顧小小嬰兒
真的時間不夠用了！
所以我們這次查了在台灣請一個家政婦是多少錢？
呼呼呼，家裡的拖地掃地都是拜託他的話
可以自己的時間多很多！！
-
我可以更多時間跟Puchi桑一起玩
喔喔！他來了！今天就是第一天
結果沒想到來的就是…哈哈哈（笑
發生什麼事情？請看看影片吧！
-
然後我最後決定請的就是
非常厲害的台灣家政婦
他不會抱怨，隨時都可以幫我做家事
現在大約兩天一次叫他掃一掃
節省了我的很多時間
（最感動的是床下面掃拖地超乾淨！）
-
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目前已經有很多人分享過類似的議題，所以我這邊只會粗淺地說明自己的想法。 我認為AI就是一套可以模擬人類行為的程式，它的表現方式不限於機器學習演算法，還可以使用rule ... ... <看更多>
我正要從一名行動裝置開發者(自學，沒有計算機學位)轉型成為一名機器學習工程師。 我的主要目標是找到一種以實踐為主的學習方法，並為初學者抽象掉大多數的數學概念。 這種 ... ... <看更多>
機器學習自學 在 [轉錄] 史上最完整機器學習自學攻略！我不相信- 看板DataScience 的推薦與評價
史上最完整機器學習自學攻略！我不相信有人看完這份不會把它加進我的最愛
https://buzzorange.com/techorange/2017/08/21/the-best-ai-lesson/
2017/08/21
問耕／編譯整理
【我們為什麼挑選這篇文章】我們知道很多 TO 的讀者都有相關需求，過去我們分享單堂
課程比較多，這次我們看到這篇非常完整的總整理，從上課到作業，還有課外實作全部都
包裹了，相信一定會很大程度的幫到大家。（責任編輯：林子鈞）
這篇文章的作者為 Andrey Nikishaev，他既是一個軟件開發者，也是一個創業者。
如何成長為一名機器學習工程師？
經常有人這麽問，而這篇文章就嘗試回答這個問題，其中會談到關於機器學習的方方面面
，從簡單的線性回歸到最新的神經網絡。你不僅將學習如何使用這些技術，還將學習如何
從頭開始構建它們。
這個指南主要面向計算機視覺（CV），這也是掌握一般知識的最快方式，從 CV 中獲取的
經驗可以簡單地應用到機器學習的其他領域。
我們將使用 TensorFlow 作為框架。這些課程需要你會 Python，雖然不要求你是大師，
但至少要懂基本的知識。（另外，都是英語授課 ）
溫馨提示，學習知識與動手實踐相結合效果更佳。
1. 課程
1.1 約翰霍普金斯大學的實用機器學習
課程總共 4 周，用戶評分：4.4（5 分制，下同）
1.2 史丹佛大學的機器學習
課程總共 11 周，用戶評分：4.9。授課教師是大名鼎鼎的吳恩達。
上面兩節課，會教給你數據科學和機器學習的基本知識，並為下面的學習做好準備。
1.3 CS231n：面向視覺識別的卷積神經網絡
總共 16 個課時，目前已更新為 2017 春季的最新版本。李飛飛是這節課程的導師。
現在才算步入正軌。這是網上最好的機器學習與計算機視覺課程。
1.4 Google 講深度學習
整個課程大約耗時三個月，導師為 Google 首席科學家 Vincent Vanhoucke，以及
Google Brain 的技術負責人 Arpan Chakraborty。
在這個課程中，將會教授深度學習的原理、設計可以從覆雜的大型數據集學習的智能系統
、訓練和優化基本的神經網絡、CNN、LSTM 等。
選修課。你可以只看其中練習的部分。
1.5 CS224d：面向自然語言處理的深度學習
總共 17 個小時。
選修課。推薦給那些需要用到 NLP 的同學。課程內容也很棒。
1.6 深度學習電子書
Leonardo Araujo dos Santos 整理的深度學習電子書。
選看。這是一本涉及諸多機器學習領域的好書。
2. 練習
這部分給了一堆教程和項目的清單，你應該逐一嘗試並了解它們的工作原理，以及考慮如
何進行改進提升。這個列表的存在，只是為了增加你對機器學習的興趣，所以遇到一些困
難也別氣餒，當你準備好就可以隨時上手練習。
2.1 TensorFlow 上的簡單練習
Kadenze 學院出品，總共 5 個課時。
2.2 Tensorflow 菜譜
這部分內容來自 Nick McClure 的電子書《TensorFlow Machine Learning Cookbook》。
2.3 Tensorflow-101 教程部分
這是一個用 Python 和 Jupyter Notebook 編寫的教程。試圖為 TensorFlow 初學者提供
盡可能的詳細解釋，希望對大家有用~
2.4 快速風格遷移網絡
這個教程展示了如何使用神經網絡，將名畫的風格遷移到任何一張照片上。
2.5 圖像分割
這是一個使用 TensorFlow 實現的完全卷積網絡。作者 Marvin Teichmann 還提供了如何
把這部分代碼集成到你的語義分割管道中的示例。
2.6 使用 SSD 實現物體識別
物體識別最快（也是最簡單）的模型之一
2.7 面向物體識別和語義分割的快速掩膜 RCNN
2.8 強化學習
非常有用，特別是當你想搭建一個機器人或者下一個 DotA AI 時。
2.9 Google 大腦團隊的 Magenta 項目
這個項目旨在通過神經網絡創造出色的藝術和音樂作品。
2.10 深度雙邊學習實時圖像增強
一個很棒的圖像增強算法，來自 Google。
2.11 自動駕駛汽車項目
想造一輛自動駕駛汽車嗎？這是一個很好的入門。
3. FAQ
如果中途卡住了怎麽辦？
首先，你得明白機器學習不是 100% 精確的東西，大多數情況下只是一個很好的猜測，並
且需要大量的調整疊代。大多數情況下，想出一個獨特的點子是非常困難的，因為你的時
間和資源將耗費在訓練模型上。
所以，不要自己想解決方案。去搜索論文、項目，以及求助他人，積攢的經驗越多，你會
幹的越好。給幾個可能有用的網站：
https://www.gitxiv.com
https://www.arxiv-sanity.com
https://arxiv.org
https://stackoverflow.com
為什麽論文不能完全解決這個問題，為什麽論文有些地方是錯的？
很遺憾，並不是所有的科技人員都想把他們的成果公之於眾，但他們都需要發表論文來獲
得「名」或者「利」。所以一些人可能只發布部分素材，或者給出錯誤的公式。所以 找
到代碼永遠比找到論文更有用 。
哪裡可找到最新的資料？
參考上面推薦過的幾個網站， 尤其是 gitxiv.com，不僅僅能找到論文，而且還能找到代
碼，所以特別實用。
我應該用雲計算還是桌機/筆記本電腦？
雲更適用於有大量計算需求的情況。對於學習和測試來說，使用桌機／筆記本電腦要便宜
得多，當然前提是配有支持 CUDA 的顯卡。比方，我自己就用一個筆記本訓練模型，顯卡
是帶有 690CUDA 核心的 GTX GeForce 960M。
當然， 如果有免費的雲資源可用，當然要用 。
如何更好地調整超參數？
訓練的主要問題是時間。你不可能一直坐在那看著訓練數據。因此，我建議你使用 Grid
Search。基本上，只需要創建一組超參數和模型架構，然後一個接一個的運行，並保存結
果。這樣就能晚上訓練，白天比較結果，找到最有希望的那個。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 180.217.92.132
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/deeplearning/M.1518514290.A.816.html
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